[发明专利]基于LSTM-CNN的核电站蒸发器涡流信号类型识别方法有效
| 申请号： | 202110377204.7 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113283288B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 张洋;孔玉莹;张军;唐博;林戈;丁伯愿;万象;杨乾飞 | 申请（专利权）人： | 中广核检测技术有限公司;苏州热工研究院有限公司;中国广核集团有限公司;中国广核电力股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/213;G06F18/10;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 王涛 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM‑CNN的核电站蒸发器涡流信号类型识别方法，所述方法包括：标定涡流信号各通道数据；采用时间窗口处理标定后数据；采用差分方式处理时间序列数据；通过LSTM网络提取时间序列的时间特征信息；CNN网络可以提取时间序列局部特征信息；融合LSTM与CNN网络的特征信息，利用三元组损失原理，经大量数据训练学习后，输入信号可以向量形式表示其特征信息；构建缺陷信号特征数据库，并以所述向量形式表征，对比输入信号的向量特征与缺陷库内向量特征间的欧氏距离，根据欧氏距离大小确定信号所属类别，最终实现涡流信号分类的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm cnn 核电站 蒸发器 涡流 信号 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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